XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System查询
ACCC超市查询：问题论文
技术变化也可能影响竞争和价格。在线购物是在Covid-19大流行期间加速的，使更多的消费者可以货比三家和比较价格，同时还引入了新的成本，例如消费者的交货费和超市的包装费用。超市对技术（例如自我检查系统）的越来越多的使用也可能影响了运行成本和利润率。同样，数据分析的进步，例如客户分析，定价和折扣优化，存储布局优化和预测分析（例如，与需求预测有关）都可能对消费者和零售商之间的竞争有影响。
提议的合并资格查询表格
通过向加拿大药品局（CDA-AMC）提交此资格和复杂性评估表，赞助商接受并同意偿还审查程序的条款，以及CDA-AMC的保密指南，并同意遵守保密指南的要求，并在CDA-AMC和Sponsor之间形成一致的协议。为了清楚起见，赞助商承认CDA-AMC可能会与授权的收件人共享某些信息，包括本文档。
标准化Meddra查询的入门指南（...
SMQ是出于公认的Meddra用户社区的需求，以帮助识别和检索安全数据。原始的Meddra特殊搜索类别（SSC）是出于类似目的而用于类似目的的，但是经过数年的使用，生物制药社区（监管机构和行业）得出结论，这些工具没有充分满足需求。在响应中，MEDDRA维护和支持服务组织（MSSO）于2002年初开始开发MEDDRA分析组（MAGS）。mags被定义为从MEDDRA层次结构的任何级别（通常是LLT）以及与MAG名称定义的医疗状况或感兴趣的领域相关的任何级别的术语集合，包括符号，症状，症状，身体发现，实验室和其他物理学测试数据以及与医疗状况相关的情况或与医疗状况相关的领域。
准备变革 - 经济2030查询
这两个过程都很重要，但是其他事情在很大程度上被遗忘了：经济变化的作用。本文的贡献是将活力，重新分配和转变为有关英国经济政策的讨论。重新分配发生在生产过程中的物理资本（例如机械和建筑物）以及工人在公司或部门之间流动时。如果最有生产力的公司增长，而其他公司则缩小，则资源的使用效率更高，而且经济广泛的生产率提高。从各个公司缩小到它们所构成的工业部门，更生产的部门的打蜡和生产力较低的部门的减弱也可能会对国家生产力产生重大影响。这些力量不是理论上的：它们一直是英国生产力提高的主要驱动力。
削减削减 - 经济2030查询
政府在最近的过去做到了这一点。对政府的信誉，公共投资在2019年大选之后一直在上升，自1970年代以来就一直无法持续。，但这一次也没有持续，在2022年11月，在利兹·特鲁斯（Liz Truss）的迷你预算之后，投资支出削减。公共部门的净投资现在定于2025 - 26年以现金条款冻结，相对于先前的计划到2027 - 28年，削减了150亿英镑的实地。结果是，公共投资从今年的GDP的2.5％下降到2027 - 28年的2.2％，撤销了两年前计划增长的80％以上。这是行动中的波动性，即使在本世纪的前二十年（约为2％），总投资水平仍然高于低水平的平均水平。，尽管人们普遍认为这样做为已经疲软的增长提供了额外的逆风，但这种削减公共投资的习惯仍然存在。越野分析表明，意外的1个百分点在公共投资与GDP比率下降，在五年的时间内将GDP降低了约1.5％。
基于量子的 SQL 查询执行是否可行？
最近，量子计算能力有了显著提升，目前已有 1000 多个量子比特机器投入部署，而发展路线图承诺到 2033 年量子比特将超过 100,000 个。为了利用这种潜在的能力，我们需要同时研究在这些平台上托管关系数据库引擎。从积极的一面来看，人们对引擎内各种基于优化的组件进行了量子计算的有希望的探索，包括连接顺序和索引配置选择。然而，在量子平台上托管 SQL 查询执行仍处于新兴研究阶段。在本文中，我们概述了在这一努力中可能出现的各种挑战，涵盖了从数据加载到概率结果的各个方面。我们还讨论了解决其中一些障碍的潜在机制。
查询意见的语言图像融合嵌入e- ...
相关性模块在电子商务搜索中起着基本作用，因为他们负责根据用户查询从数千个项目中选择相关产品，从而增强用户的体验和效率。传统方法根据产品标题和用户查询来计算相关性得分，但是单独的标题中的信息可能不足以完全删除产品。一种更通用的方法是进一步利用产品图像信息。近年来，视觉语言预训练模型在许多情况下都实现了令人印象深刻的恢复，这些模型将构图的研究利用将文本和vi-sual特征映射到关节嵌入空间中。在电子商务中，一种常见的做法是根据预先训练的模型，使用电子商务数据进一步微调模型。但是，性能是最佳的，因为视觉语言预训练模型缺乏专门为查询设计的一致性。在此过程中，我们提出了Q uery-a an an a an an a a a guage i mage f usion e mbedding，以应对这些挑战（Query-Life）。它利用基于查询的mul-timodal融合来根据产品类型有效地合并图像和标题。在方面，它采用查询感知的模态对准来增强产品的全面表示的准确性。此外，我们设计了Genfilt，它利用大型模型的发电能力过滤出虚假的负样本，并进一步改善模型中对比度学习任务的整体性能。实验表明，查询寿命的表现优于现有基准。我们进行了消融研究和人类评估，以验证查询寿命内每个模块的效率。此外，查询生活已在Miravia搜索1
与量子查询复杂性有关的开放问题
量子查询复杂性（有关经典调查，请参见[24]）是对量子计算机需要对输入字符串X进行多少查询以学习X的各种属性的研究。关键在于，一个查询可以访问X个叠加状态的每个分支中的多个位。已有30多年了，这个主题一直是我们对量子计算机的功能和局限性所了解的核心来源。我认为，查询复杂性在整个量子计算理论中发挥了如此重要的作用有两个原因。首先，碰巧的是，大多数著名的量子算法包括Deutsch-Jozsa [26]，Bernstein-Vazirani [21] [21]，Simon [48]，Shor [47]和Grover [47]和Grover [33] - 自然而然地进入了Shor's Algorith的Case Algorith的构造中，第二，查询复杂性不仅可以证明上限，而且还可以证明非平凡和信息性的下限 - 如1994年开创性的Bennett，Bernstein和Vazirani [20]所示，量子计算机需要ω（√
药物和酒精信息中心，查询计划选项
什么是查询？查询是在信息中心进行的电子检查，由雇主或其指定的 C/TPA 进行，以确定当前或未来的员工是否因未解决的药物和酒精计划违规而被禁止执行安全敏感职能，例如操作商用机动车 (CMV)。
用库存意识的抹布来制作完美查询（...
摘要赞助的搜索在电子商务收入生成中起着至关重要的作用，广告商从战略上竞标了关键字，以通过相关的搜索查询吸引用户的注意力。但是，确定给定查询的相关关键字的过程提出了重大挑战，因为巨大而不断发展的关键字景观，模棱两可的意图和主题多样性。本文重点介绍了获得大量广告收入和用户参与度的机会，其中很大一部分的查询无法检索任何赞助的广告。为了利用此机会，我们介绍了基于库存意识的抹布生成AI模型（Invawr-rag），该模型集成了高级语义检索和实时库存数据。该模型结合了动态生成且历史上成功的查询，以与可用的库存和广告活动保持一致，同时多样化重写的查询以增强相关性和用户参与度。初步结果表明，填充率和平衡相关性指标的显着增加了68％，这表明广告收入增加了强大的潜力。Invawr-rag模型设置了动态查询优化的新标准，可在沃尔玛的数字平台上显着改善广告相关性，广告客户ROI和用户体验。